1. 在matlab中互相关函数值和互相关系数是什么关系
1.Matlab中什么是互相关函数matlab中互相关函数是xcorr(x,y). x和y是输入信号。互相关函数值默认的互相关计算公式如下:(可以看出,对实信号来说,互相关函数值结果是对称的)
2. Matlab中什么是互相关系数互相关系数是指归一化的互相关函数值。用法为:
xcorr(x,y,'coeff');%'coeff'为归一化选项
也即互相关系数的最大值为1.通常是Rxy(0)=1.计算公式如下:
其中:Rxx和Ryy分别是信号x和y的自相关函数值。
互相关系数例程如下:
%========================
ww = randn(1000,1);
[c_ww,lags] = xcorr(ww,10,'coeff');
stem(lags,c_ww)
%========================
运行结果为:
从结果可以看出,互相关系数的最大值为1,并且在lag=0处。
2. 怎样用matlab计算矩阵相关系数
已知协方差矩阵,计算相关系数可以按图中的公式进行。
R就是相关系数矩阵,C为协方差矩阵。
>> a=rand(5,5)
a =
0.9501 0.7621 0.6154 0.4057 0.0579
0.2311 0.4565 0.7919 0.9355 0.3529
0.6068 0.0185 0.9218 0.9169 0.8132
0.4860 0.8214 0.7382 0.4103 0.0099
0.8913 0.4447 0.1763 0.8936 0.1389
>> C=cov(a)
C =
0.0878 0.0129 -0.0526 -0.0253 -0.0276
0.0129 0.1022 -0.0229 -0.0739 -0.0993
-0.0526 -0.0229 0.0819 -0.0037 0.0515
-0.0253 -0.0739 -0.0037 0.0774 0.0624
-0.0276 -0.0993 0.0515 0.0624 0.1079%%协方差矩阵
>> R=corrcoef(a)
R =
1.0000 0.1364 -0.6207 -0.3063 -0.2836
0.1364 1.0000 -0.2503 -0.8309 -0.9454
-0.6207 -0.2503 1.0000 -0.0460 0.5478
-0.3063 -0.8309 -0.0460 1.0000 0.6822
-0.2836 -0.9454 0.5478 0.6822 1.0000%%相关系数矩阵
可以看出相关系数矩阵是是对称阵。它的计算结果R(1,2)是第一列和第二列的相关系数;R(1,3)是第一列和第三列的相关系数;R(2,3)是第二列和第三列的相关系数;R(1,2)和R(2,1)都是第一列和第二列的相关系数所以是相等的。
3. 在matlab中怎么求相关函数
用matlab计算y、y1向量的相关系数可以corrcoef()函数来计算。计算格式如下
y =[26207 27986 29218 30510 33261 35730 36528 38368 38046 40496 44452]; %拟合前的数据(原始数据)
y1=[26737 27679 29271 30995 32831 34547 36278 38027 39711 41369 43358]; %拟合后的数据
R2=corrcoef(y,y1)
运行结果
R2 =[1 0.98899; 0.98899 1]
从R²计算结果可知,y与y1的相关系数为0.98899。
4. matlab polyfit 相关系数是什么?
a=polyfit(x,y,1);
z=polyval(a,x);
R=corrcoef(x,y);
所示为线性拟合
这样得到的R即为相关系数矩阵,其中
R(1,2)=R(2,1)为相关系数,其值在[-1,1]之间,1表示最大的正相关,-1表示绝对值最大的负相关。
polyfit疑问:
n=[1,2,4,8]; t=[7.17,6.77,6.13,5.73]; t1=[7.21,6.88,6.32,5.84];p=polyfit(log(n),log(t),1);p1=polyfit(log(n),log(t1),1); a=exp(p(2))b=p(1)a1=exp(p1(2))b1=p1(1)t1=a*n.^b;plot(n,t,'+',n,t1,'-')
解法:
p = polyfit(x,y,n) 返回阶数为 n 的多项式 p(x) 的系数,该阶数是 y 中数据的最佳拟合(在最小二乘方式中)。p 中的系数按降幂排列,p 的长度为 n+1。这是help polyfit的部分解释。
所以,在你这里,P里面装有两个数,一个是常系数p(2),一个是自变量的系数 p(1).exp(p(1))是e的p(1)次方。之所以这个代码里有exp出现,是因为多项式拟合的时候,把原数据转换为对数形式了。
5. matlab polyfit 相关系数是什么?
a=polyfit(x,y,1);
z=polyval(a,x);
R=corrcoef(x,y);
所示为线性拟合
这样得到的R即为相关系数矩阵,其中
R(1,2)=R(2,1)为相关系数,其值在[-1,1]之间,1表示最大的正相关,-1表示绝对值最大的负相关。
polyfit疑问:
n=[1,2,4,8];
t=[7.17,6.77,6.13,5.73];
t1=[7.21,6.88,6.32,5.84];
p=polyfit(log(n),log(t),1);
p1=polyfit(log(n),log(t1),1);
a=exp(p(2))
b=p(1)
a1=exp(p1(2))
b1=p1(1)
t1=a*n.^b;
plot(n,t,'+',n,t1,'-')
解法:
p
=
polyfit(x,y,n)
返回阶数为
n
的多项式
p(x)
的系数,该阶数是
y
中数据的最佳拟合(在最小二乘方式中)。p
中的系数按降幂排列,p
的长度为
n+1。这是help
polyfit的部分解释。
所以,在你这里,P里面装有两个数,一个是常系数p(2),一个是自变量的系数
p(1).exp(p(1))是e的p(1)次方。之所以这个代码里有exp出现,是因为多项式拟合的时候,把原数据转换为对数形式了。
6. matlab polyfit 相关系数是什么?
a=polyfit(x,y,1);
z=polyval(a,x);
R=corrcoef(x,y);
所示为线性拟合
这样得到的R即为相关系数矩阵,其中
R(1,2)=R(2,1)为相关系数,其值在[-1,1]之间,1表示最大的正相关,-1表示绝对值最大的负相关。
polyfit疑问:
n=[1,2,4,8]; t=[7.17,6.77,6.13,5.73]; t1=[7.21,6.88,6.32,5.84];p=polyfit(log(n),log(t),1);p1=polyfit(log(n),log(t1),1); a=exp(p(2))b=p(1)a1=exp(p1(2))b1=p1(1)t1=a*n.^b;plot(n,t,'+',n,t1,'-')
解法:
p=polyfit(x,y,n)返回阶数为n的多项式p(x)的系数,该阶数是y中数据的最佳拟合(在最小二乘方式中)。p中的系数按降幂排列,p的长度为n+1。这是helppolyfit的部分解释。
所以,在你这里,P里面装有两个数,一个是常系数p(2),一个是自变量的系数p(1).exp(p(1))是e的p(1)次方。之所以这个代码里有exp出现,是因为多项式拟合的时候,把原数据转换为对数形式了。
7. matlab求函数的系数
a=0.1:0.1:0.2;%只打了两行,所以只到0.2
s=0.4:0.1:1;
[S,A]=meshgrid(s,a);
K=[0.2306e7 0.2977e7 0.3646e7 0.4347e7 0.5091e7 0.5865e7 0.6655e7;
0.2766e7 0.3861e7 0.4925e7 0.5993e7 0.7074e7 0.8196e7 0.9351e7;];
%只打了2行,受不了。。。
k=@(x,a,s) 18000000*(0.05*a).^0.5.*[x(1)+x(2)*(a)+x(3)*(a).^2].*[x(4)+x(5).*(s)]-K;
%b=x1,c=x2,d=x3,e=x4,f=x5
x=fsolve(k,[1 1 1 1 1],[],A,S)
2.1578 -0.6524 0.4811 -0.3727 2.8771
所以%b=2.1578 c=-0.6524,d=0.4811,e= -0.3727,f= 2.8771
8. 如何利用matlab求相关系数?
1、第一步我们首先需要知道matlab中求相关系数用到的是corrcoef函数,在命令行窗口中输入“help corrcoef”,可以看到corrcoef函数用法,
2、第二步在命令行窗口中输入a=[1 3 6 7 8 16],b=[2 4 7 9 15 19],创建两个矩阵,求两个矩阵的相关系数,
3、第三步输入corrcoef(a,b),按回车键,可以看到两个矩阵的相关系数是 0.9454 ,呈高度相关,
4、第四步输入corrcoef(a),可以求a矩阵的相关系数,如果a矩阵是个多维矩阵,可以通过corrcoef(a(:,1),a(:,2))求每一列的相关系数,
5、第五步按回车键之后,可以a矩阵自身的相关系数为1,这里需要注意的是相关系数0.00-±0.3是微相关,±0.30-±0.50是实相关,±0.50-±0.80是显著相关,±0.80-±1.00是高度相关,